【作者】刘世洋
【论文题目】点云的高精度地形融合算法研究
【摘要】数据融合作为一个综合了计算机技术,信息处理,数据库,传感器,计算机网络,人工智能等相关技术领域知识的交叉学科,成为最近几十年来的专家学者们的热门研究领域。点云地形多源数据融合在多源数据融合技术中也占据了重要地位。 在对多源点云地形数据的使用中,大数据量点云地形数据的处理的高计算量,低处理速度的现实情况和高精度地形数据的要求,始终作为一个此消彼长的过程而存在。本论文试图找到一种折中的解决方式,通过将来源于不同设备的高分辨率点云地形数据和低分辨率点云地形数据进行融合,进而得到在低分辨率情况下的高精度点云数据,从总体上增强了每个点所表示的地形特征信息,提高了点云地形精度,对于加速处理尽可能精确的点云地形数据,具有重要意义。论文首先介绍了多种地形数据信息,介绍了点云地形数据,然后阐述了多种点云地形融合算法,并进行了类型划分;进而,提出本文的多分辨率点云地形融合算法,通过找寻重复区域内低分辨率点云对应栅格,然后直接求均值或依坡度定邻域范围求反向距离加权和来求得最终高程值,并使用ArcGIS, ERDAS, MATLAB加以实现。最后,通过将融合前后重叠区域点云地形数据和高精度地形数据进行比较后得到的有效数据,对地形精度进行了评价,进而说明该算法的有效性和正确性,对于实际应用具有一定的指导意义。